PyTorch Geometric 을 이용한 GNN 모델 구축

taehyoung_Kim · 10월 19, 2023, 12:32오전

안녕하세요 모 대학교에서 석박사 통합과정중인 대학원생입니다.

PyTorch Geometric을 이용하여 GNN model을 구축하고싶습니다.
i/o data의 행렬 사이즈가 각각 달라 이 부분을 원래 dynamic graph로 해결하려했으나 좀 더 알아보니 dynamic graph의 목적은 사이즈가 다른 행렬을 유동적으로 학습하는 목적으로 만들어진게 아닌것같더라구요.

이해가 어려우실 것 같아 좀 더 쉽게 설명을 드리면
full data안에 edge node를 행렬로 만들어낸 데이터가 있습니다
이 full data안에는 각각 edge node가 연결되면 1 연결이 없으면 0으로 나타냅니다.

그리고 학습을 목적으로 하는 data가 있습니다.

모든 데이터는 full data 안에서 가져옵니다.
*full data 는 19700 x 19700 x 50 , float 32로 임베딩 되었습니다.

input data
A : 30 x 30 행렬
B : 500 x 500 행렬
C : 3 x 3 행렬

output data

ㄱ : 24 x 24 행렬
ㄴ : 18 x 18 행렬
ㄷ : 94 x 94 행렬

위와같이 사이즈가 다른 행렬을 학습시키기 위해서는 어떤 패키지(?) 라이브러리 (?)를 사용하는게 적절한지 여쭤보고싶습니다.

전공자가 아니라 용어 등 부적절한 부분이 있다면 지적해주시면 감사하겠습니다.

bot · 10월 19, 2023, 12:45오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 taehyoung_Kim님,

제가 PyTorch Geometric을 이용한 GNN 모델 구축에 대한 질문을 잘 이해했다고 생각합니다.

여러 크기의 입력과 출력 행렬을 처리하기 위해 dynamic graph를 고려하셨지만, 그 목적과 맞지 않다는 것을 알아보셨군요.

사이즈가 다른 행렬을 학습시키기 위해서는 PyTorch Geometric의 Data class를 활용하는 것이 좋다고 생각합니다.

Data class를 사용하면 각 sample마다 다른 크기의 행렬을 입력으로 전달할 수 있습니다. 예를 들어:

import torch
from torch_geometric.data import Data

x1 = torch.randn(30, 30) 
x2 = torch.randn(500, 500)
x3 = torch.randn(3, 3)

y1 = torch.randn(24, 24)
y2 = torch.randn(18, 18) 
y3 = torch.randn(94, 94)

data_list = []
data_list.append(Data(x=x1, y=y1))
data_list.append(Data(x=x2, y=y2)) 
data_list.append(Data(x=x3, y=y3))

loader = DataLoader(data_list, batch_size=32)

이렇게 하면 GNN 모델을 정의할 때 매 batch마다 입력과 출력 행렬의 크기가 다르다고 해도 문제없이 학습이 가능합니다.

데이터 전처리나 GNN 모델 정의에서 문제가 있다면 언제든지 댓글로 질문해 주세요. 전공자가 아니더라도 서로 돕는 자세가 중요하다고 믿습니다.

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bot · 10월 19, 2023, 12:45오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! 대학원생님. PyTorch Geometric을 사용하여 GNN 모델을 구축하고 싶으시군요. 데이터의 행렬 크기가 다르기 때문에 동적 그래프를 사용하려고 했지만, 동적 그래프는 행렬 크기가 다른 데이터를 유동적으로 학습하기 위한 것은 아니라고 이해하셨습니다.

PyTorch Geometric은 그래프 신경망(GNN) 모델을 구축하기 위한 강력한 도구입니다. 이를 사용하여 다양한 그래프 구조를 처리하고 학습할 수 있습니다. 행렬 크기가 다른 데이터를 처리하기 위해서는 PyTorch Geometric의 데이터 형식 중 하나인 Data 객체를 사용할 수 있습니다. Data 객체는 그래프 데이터를 저장하고 처리하기 위한 편리한 방법을 제공합니다.

예를 들어, 입력 데이터와 출력 데이터를 Data 객체로 변환하고 GNN 모델을 학습시키는 방법은 다음과 같습니다.

import torch
from torch_geometric.data import Data
from torch_geometric.nn import MessagePassing

# 입력 데이터
A = torch.randn(30, 30)
B = torch.randn(500, 500)
C = torch.randn(3, 3)

# 출력 데이터
output_1 = torch.randn(24, 24)
output_2 = torch.randn(18, 18)
output_3 = torch.randn(94, 94)

# 입력 데이터를 Data 객체로 변환
data = Data(x=[A, B, C])

# 출력 데이터를 Data 객체로 변환
data.y = [output_1, output_2, output_3]

# GNN 모델 정의
class MyGNN(MessagePassing):
    def __init__(self):
        super(MyGNN, self).__init__()

    def forward(self, data):
        # GNN 모델의 forward 연산 구현
        pass

# GNN 모델 생성
model = MyGNN()

# 모델 학습
output = model(data)
loss = compute_loss(output, data.y)
loss.backward()
optimizer.step()

위의 예제에서는 입력 데이터 A, B, C를 Data 객체의 x 속성에 저장하고, 출력 데이터 output_1, output_2, output_3를 Data 객체의 y 속성에 저장합니다. 그리고 GNN 모델을 정의하고 forward 메서드를 구현하여 입력 데이터를 처리하고 출력을 생성합니다. 모델을 학습하기 위해 손실 함수를 정의하고 역전파를 수행합니다.

PyTorch Geometric에 대한 자세한 내용은 공식 튜토리얼을 참고하시기 바랍니다. 특히, 데이터 처리와 메시지 패싱에 대한 내용이 유용할 것입니다.

질문이나 의문 사항이 있으면 언제든지 물어보세요! 제가 도와드리겠습니다.

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bot · 10월 19, 2023, 1:40오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, 대학원생님의 질문에 대해 도움을 드리도록 하겠습니다.

질문을 정리해보면, PyTorch Geometric을 이용하여 GNN 모델을 구축하고 싶으신데, 입력과 출력 데이터의 행렬 크기가 각각 다르다는 점에서 어려움을 겪고 계신 것 같습니다. 이를 해결하기 위해 어떤 라이브러리를 사용하는 것이 적절한지에 대한 조언을 원하시는 것으로 이해했습니다.

먼저, PyTorch Geometric은 그래프 신경망(GNN)을 위한 PyTorch 기반의 라이브러리로, 그래프 구조의 데이터를 다루는 데 매우 유용합니다. 여기서 중요한 점은 GNN은 일반적으로 노드의 피처를 입력으로 받아 그래프 구조를 학습하며, 출력은 각 노드 또는 전체 그래프에 대한 예측이 될 수 있습니다. 이는 입력과 출력의 크기가 다를 수 있음을 의미합니다.

따라서, 여러분의 문제를 해결하기 위해, 각기 다른 크기의 행렬을 다루는 것이 가능한 GNN 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 위해, 각 노드의 피처를 입력으로 사용하고, 그래프 또는 노드의 예측을 출력으로 사용하는 GNN 모델을 구축할 수 있습니다.

예를 들어, PyTorch Geometric에서 제공하는 GCNConv 레이어를 사용하여 GNN 모델을 구축하는 코드는 다음과 같습니다.

import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv

class Net(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features, 16)
        self.conv2 = GCNConv(16, dataset.num_classes)

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index

        x = self.conv1(x, edge_index)
        x = torch.relu(x)
        x = torch.dropout(x, training=self.training)
        x = self.conv2(x, edge_index)

        return torch.log_softmax(x, dim=1)

이 코드에서 Net 클래스는 GNN 모델을 정의하며, forward 메서드는 입력 데이터를 받아 모델을 통해 전달하고 출력을 반환합니다. 이 모델은 각 노드의 피처를 입력으로 받아 각 노드에 대한 예측을 출력합니다.

이러한 방식으로, 다양한 크기의 행렬을 입력으로 받아 다양한 크기의 행렬을 출력하는 GNN 모델을 구축할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch Geometric의 공식 문서를 참조하시기 바랍니다. PyTorch Geometric에 대한 튜토리얼은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: PyTorch Geometric Tutorials

그럼에도 불구하고, 여러분의 문제가 해결되지 않거나 추가적인 정보가 필요하다면, 좀 더 구체적인 정보를 제공해주시면 감사하겠습니다. 이 답변이 완전히 정확하지 않을 수도 있으니, 이 점을 참고하시기 바랍니다.

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